数据表：t_dealer

group by 对比 groupingsets

select province,city,count(1)
from t_dealer
group by province,city
grouping sets (
(province,city),
(province),
(city), 
()
)

等价于

select province,city,count(1)
from t_dealer
group by province,city
union all 
select province,null as city,count(1)
from t_dealer
group by province
union all 
select null as province,city,count(1)
from t_dealer
group by city
union all 
select null as province,null as city,count(1)
from t_dealer

GROUP BY 和 GROUPING SETS 都是用于对查询结果进行分组的语句，但它们在使用方式和应用场景上有所不同。

GROUP BY 通常用于对单个或多个列进行分组，它允许你指定一个或多个列作为分组条件。在查询结果中，每个分组条件只会出现一行记录，聚合函数可以用来对每个分组进行数据聚合。

GROUPING SETS 是 GROUP BY 的扩展，允许你定义多个数据分组。这样做使聚合更容易，并且使得多维数据分析更容易。GROUPING SETS 在同一查询中定义多个分组，通过对每个分组集中指定的组表达式的每个子集执行 GROUP BY，可以创建更灵活的分组方式。例如，GROUP BY A,B,C 等价于 GROUP BY A UNION GROUP BY B UNION GROUP BY C。

总的来说，如果只需要对单个或多个列进行简单分组，那么 GROUP BY 就足够了。然而，如果需要更灵活地定义多个分组，并且进行多维数据分析，那么 GROUPING SETS 是一个更好的选择。

cube 对比 groupingsets

select province,city,dealer,count(1)
from t_dealer
group by province,city,dealer
grouping sets (
(province,city,dealer),
(province,city),
(province,dealer),
(city,dealer),
(province),
(city), 
(dealer),
()
)

等价于

select province,city,dealer,count(1)
from t_dealer
group by province,city,dealer
with cube

GROUP BY 和 CUBE 都是用于对查询结果进行分组的语句，但它们在使用方式和应用场景上有所不同。

GROUP BY 通常用于对单个或多个列进行分组，它允许你指定一个或多个列作为分组条件。在查询结果中，每个分组条件只会出现一行记录，聚合函数可以用来对每个分组进行数据聚合。

CUBE 是 GROUP BY 的扩展，允许你生成更丰富的聚合结果。与 GROUP BY 不同，CUBE 在所选列的所有可能的组合上进行分组，并生成相应的聚合结果。这使得 CUBE 成为处理多维数据的强大工具。

总的来说，如果只需要对单个或多个列进行简单分组，那么 GROUP BY 就足够了。然而，如果需要更灵活地处理多维数据并生成所有可能的组合，那么 CUBE 是一个更好的选择。

rollup对比 groupingsets

select province,city,dealer,count(1)
from t_dealer
group by province,city,dealer
grouping sets (
(province,city,dealer),
(province,city),
(province),
()
)

等价于

select province,city,dealer,count(1)
from t_dealer
group by province,city,dealer
with rollup

在Hive中，GROUP BY 和 ROLLUP 都是用于对查询结果进行分组的语句，但它们在使用方式和应用场景上有所不同。

GROUP BY 通常用于对单个或多个列进行分组，它允许你指定一个或多个列作为分组条件。在查询结果中，每个分组条件只会出现一行记录，聚合函数可以用来对每个分组进行数据聚

ROLL UP会从右到左逐个剔除字段形成上卷的分组